자동화 설비 이상 감지를 위한 뉴럴 네트워크 기반의 전력 소비 패턴 모델
A Neural Network Based Power Consumption Pattern Model for Anomaly Detection
- 주제(키워드) PLC , Neural Network , 전력 소비 패턴 , Anomaly Detection , 스마트 팩토리
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 왕지남
- 발행년도 2017
- 학위수여년월 2017. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 산업공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000026009
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 자동화 공정에서 자동화 설비가 소비하는 전력 데이터를 이용하여 설비의 이상 상태를 감지 및 예측할 수 있는 전력 소비 패턴 모델을 제안하고자 한다. 이 모델은 전력 소비 데이터뿐만 아니라, 제어 특성을 나타내는 PLC 신호의 상태와 로그를 반영하여, PLC 신호와 설비의 동작에 따른 전력 소비 패턴 모델을 모델링한 것이다. 제안하는 뉴럴 네트워크 기반의 전력 소비 패턴 모델은 PLC와 설비, 실제 소모된 전력 데이터 간의 유기적인 관계를 뉴럴 네트워크를 통해 패턴화하여, 새로운 전력 소비 데이터의 이상 상태 감지 및 예측을 하고, 더 나아가 이상 상태로 판단될 경우, 원인이 되는 PLC 신호와 설비의 동작 혹은 이상 원인을 빠르게 파악하여 대응이 가능하도록 하고 있다. 설비 센서를 통해 수집된 전력 소비 데이터와 PLC 제어 데이터를 통해 설비들의 이상 감지를 위한 방안을 연구하여, 궁극적으로는 스마트 팩토리 전체의 설비, 공정의 안정화와 전력 소비의 최적화를 하고자 한다.
more목차
제 1 장 서 론 1
제 1 절 연구 배경 1
제 2 절 연구 목적 3
제 3 절 논문의 구성 4
제 2 장 관련 연구 5
제 1 절 PLC의 정의 및 특징 5
제 2 절 자동화 공정의 이상 상태 7
제 3 절 설비보전의 정의 및 종류 8
제 4 절 뉴럴 네트워크 10
제 3 장 제안 모델 12
제 1 절 PLC 접점 신호 조합 12
제 2 절 패턴 모델 구축 13
제 3 절 이상 패턴 모델과 원인 분석 16
제 4 장 실험 및 결과 17
제 1 절 가상 공정 구축 17
제 2 절 모델 적용 결과 20
제 5 장 결론 및 향후 연구 27
참고문헌 28
Abstract 30
